一种包装生产线多传感器数据融合方法及装置
文献发布时间：2024-04-18 20:02:18
技术领域
本发明涉及包装设备技术领域，具体为一种包装生产线多传感器数据融合方法及装置。
背景技术
包装机械是指能完成全部或部分产品和商品包装过程的机械。包装过程包括充填、裹包、封口等主要工序，以及与其相关的前后工序，如清洗、供料、堆码和拆卸等此外，还包括计量或在包装件上打印日期等工序。使用包装机械包装产品可提高生产率，减轻劳动强度，适应大规模生产的需要，并满足清洁卫生的要求。
由于在包装生产过程中由于生产物料大多存在外观相识度较高，员工在长时间上班或交接班后容易出现同批次，不同型号的包装产品出现混料的情况，因此通过在流水线入料扣加装凌谊视觉检测设备可以很好的在线识别不同批次的产品，保证不会出现批量混料的情况。但是现有的视觉检测设备仅仅能够对包装外观进行检测，对于包装的体积以及重量分析还需要结合其他传感器进行分析。
发明内容
解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种包装生产线多传感器数据融合方法及装置，解决了现有的视觉检测设备仅仅能够对包装外观进行检测，对于包装的体积以及重量分析还需要结合其他传感器进行分析的问题。
技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种包装生产线多传感器数据融合方法及装置，包括以下步骤：
S1：对包装生产线上完成的包装成品标记为N，其中N为大于1的自然数；
S2：通过设置在包装生产线上的重量传感器获取包装成品N的重量数据m，得到重量数据的集合A＝{m
S3：通过设置在包装生产线上的太赫兹成像传感器获取包装成品N的视觉图像，获取视觉图像上的印刷标识特征，提取印刷标识特征上的特征点M,得到得知点M的集合C＝{M
S4：获取包装成品的合格品的各项数据以及视觉图像，建立合格品三维立体模型；
S5：将获取的数据录入合格品三维立体模型中，根据模型输出结果判断出包装不合格品，包装不合格品二次标记为N
作为本发明的一种优选技术方案，通过设置在包装生产线上的红外测距仪获取包装成品N的体积数据V的方法如下：
Sa、以包装成品N的一个边角为原点，在X轴、Y轴和Z轴方向上分别设置有两个红外测距仪；
Sb、根据红外测距仪分别获取包装成品N的长度数据S、高度数据H以及宽度数据L，根据体积公式V＝SHL，得到包装成品N的体积数据V。
作为本发明的一种优选技术方案，所述获取视觉图像上的印刷标识特征的具体方法如下：
S①、获取包装成品N的视觉图像，将视觉图像划分为特征区域和非特征区域，将特征区域标记为K；
S②、从特征区域内依次获取特征点M，其中特征点M包含文字信息、图案信息和色彩信息。
作为本发明的一种优选技术方案，所述特征点M中的文字信息具体包括包装成品的生产日期、名称、生产地址和相关序列号，特征点M中的图案信息具体包括包装成品的商标标识和包装设计图案，特征点M中的色彩信息包括包装成品的商标标识和包装设计图案中的颜色。
作为本发明的一种优选技术方案，建立合格品三维立体模型的具体方法如下：
SⅠ、以红外测距仪的分布原点位置坐标作为模型原点，将包装成品的合格品的长度数据S
SⅡ、在包装成品的基础模型上加载合格品的重量数据M
SⅢ、获取特征区域的边缘点坐标，将各个边缘点坐标录入立体模型中，在立体模型上绘制出特征区域面积，得到合格品三维立体模型。
作为本发明的一种优选技术方案，根据模型输出结果判断出包装不合格品的具体方法如下：
S(1)、将重量数据的集合A＝{m
S(2)、当α＞1时，则集合内数据对应的包装成品重量合格；
当α＜1时，将集合内数据对应的包装成品标记为N
S(3)、将体积数据的集合B＝{V
S(4)、当β＞1时，则集合内数据对应的包装成品体积合格；
当β＜1时，将集合内数据对应的包装成品标记为N
S(5)、将特征点M的集合C＝{M
S(6)、当γ＞1时，则集合内数据对应的包装成品特征点合格；
当γ＜1时，将集合内数据对应的包装成品标记为N
作为本发明的一种优选技术方案，将包装不合格品二次标记为N
本发明还提供一种包装生产线多传感器数据融合装置，包括目标标记单元、数据获取单元、视觉图像获取单元、模型建立单元和数据分析系统；其中
目标标记单元用于对包装生产线上完成的包装成品标记为N，其中N为大于1的自然数；
数据获取单元用于通过设置在包装生产线上的重量传感器获取包装成品N的重量数据m，得到重量数据的集合A＝{m
视觉图像获取单元用于通过设置在包装生产线上的太赫兹成像传感器获取包装成品N的视觉图像，获取视觉图像上的印刷标识特征，提取印刷标识特征上的特征点M,得到得知点M的集合C＝{M
模型建立单元用于获取包装成品的合格品的各项数据以及视觉图像，建立合格品三维立体模型；
数据分析系统用于将获取的数据录入合格品三维立体模型中，根据模型输出结果判断出包装不合格品，包装不合格品二次标记为N
作为本发明的一种优选技术方案，所述数据分析系统包括存储器和处理器；所述存储器中存储有至少一条程序，所述至少一条程序由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至2任一所述的包装生产线多传感器数据融合方法。
有益效果
本发明具有以下有益效果：
(1)、该包装生产线多传感器数据融合方法及装置，通过设置在包装生产线上的重量传感器获取包装成品的重量数据通过设置在包装生产线上的红外测距仪获取包装成的体积数据，通过设置在包装生产线上的太赫兹成像传感器获取包装成品的视觉图像，获取视觉图像上的印刷标识特征，提取印刷标识特征上的特征点，实现多传感器的协同作用。
(1)、该包装生产线多传感器数据融合方法及装置，获取包装成品的合格品的各项数据以及视觉图像，建立合格品三维立体模型，将获取的数据录入合格品三维立体模型中，根据模型输出结果判断出包装不合格品，通过多传感器的信息融合能够实现综合性产品判断，减少误差，提高生产精度。
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
图1为本发明方法流程图；
图2为本发明装置示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“开孔”、“上”、“下”、“厚度”、“顶”、“中”、“长度”、“内”、“四周”等指示方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的组件或元件必须具有特定的方位，以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
实施例1：
请参阅图1，本发明实施例提供一种技术方案：一种包装生产线多传感器数据融合方法，包括以下步骤：
S1：对包装生产线上完成的包装成品标记为N，其中N为大于1的自然数；
S2：通过设置在包装生产线上的重量传感器获取包装成品N的重量数据m，得到重量数据的集合A＝{m
S3：通过设置在包装生产线上的太赫兹成像传感器获取包装成品N的视觉图像，获取视觉图像上的印刷标识特征，提取印刷标识特征上的特征点M,得到得知点M的集合C＝{M
S4：获取包装成品的合格品的各项数据以及视觉图像，建立合格品三维立体模型；
S5：将获取的数据录入合格品三维立体模型中，根据模型输出结果判断出包装不合格品，包装不合格品二次标记为N
作为本发明的一种优选技术方案，通过设置在包装生产线上的红外测距仪获取包装成品N的体积数据V的方法如下：
Sa、以包装成品N的一个边角为原点，在X轴、Y轴和Z轴方向上分别设置有两个红外测距仪；
Sb、根据红外测距仪分别获取包装成品N的长度数据S、高度数据H以及宽度数据L，根据体积公式V＝SHL，得到包装成品N的体积数据V。
进一步的，所述获取视觉图像上的印刷标识特征的具体方法如下：
S①、获取包装成品N的视觉图像，将视觉图像划分为特征区域和非特征区域，将特征区域标记为K；
S②、从特征区域内依次获取特征点M，其中特征点M包含文字信息、图案信息和色彩信息。
进一步的，所述特征点M中的文字信息具体包括包装成品的生产日期、名称、生产地址和相关序列号，特征点M中的图案信息具体包括包装成品的商标标识和包装设计图案，特征点M中的色彩信息包括包装成品的商标标识和包装设计图案中的颜色。
进一步的，建立合格品三维立体模型的具体方法如下：
SⅠ、以红外测距仪的分布原点位置坐标作为模型原点，将包装成品的合格品的长度数据S
SⅡ、在包装成品的基础模型上加载合格品的重量数据M
SⅢ、获取特征区域的边缘点坐标，将各个边缘点坐标录入立体模型中，在立体模型上绘制出特征区域面积，得到合格品三维立体模型。
进一步的，根据模型输出结果判断出包装不合格品的具体方法如下：
S(1)、将重量数据的集合A＝{m
S(2)、当α＞1时，则集合内数据对应的包装成品重量合格；
当α＜1时，将集合内数据对应的包装成品标记为N
S(3)、将体积数据的集合B＝{V
S(4)、当β＞1时，则集合内数据对应的包装成品体积合格；
当β＜1时，将集合内数据对应的包装成品标记为N
S(5)、将特征点M的集合C＝{M
S(6)、当γ＞1时，则集合内数据对应的包装成品特征点合格；
当γ＜1时，将集合内数据对应的包装成品标记为N
进一步的，将包装不合格品二次标记为N
实施例2：
请参阅图2，本发明实施例提供一种技术方案：一种包装生产线多传感器数据融合装置，包括目标标记单元、数据获取单元、视觉图像获取单元、模型建立单元和数据分析系统；其中
目标标记单元用于对包装生产线上完成的包装成品标记为N，其中N为大于1的自然数；
数据获取单元用于通过设置在包装生产线上的重量传感器获取包装成品N的重量数据m，得到重量数据的集合A＝{m
视觉图像获取单元用于通过设置在包装生产线上的太赫兹成像传感器获取包装成品N的视觉图像，获取视觉图像上的印刷标识特征，提取印刷标识特征上的特征点M,得到得知点M的集合C＝{M
模型建立单元用于获取包装成品的合格品的各项数据以及视觉图像，建立合格品三维立体模型；
数据分析系统用于将获取的数据录入合格品三维立体模型中，根据模型输出结果判断出包装不合格品，包装不合格品二次标记为N
进一步的，所述数据分析系统包括存储器和处理器；所述存储器中存储有至少一条程序，所述至少一条程序由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至2任一所述的包装生产线多传感器数据融合方法。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。